类车机器人单目视觉导航：路径跟踪与障碍物检测技术研究

"该文档是关于人工智能领域中机器学习在类车机器人单目视觉路径跟踪与障碍物检测系统的研究。作者探讨了如何利用单目视觉技术处理机器人导航中的关键问题，包括路径跟踪和障碍物检测。系统分为视觉传感器、图像处理与决策、以及运动执行三个模块，通过图像预处理、路径跟踪算法、稀疏光流障碍物检测等方法实现机器人的自主导航。论文主要贡献包括图像预处理技术、改进的路径跟踪策略、基于稀疏光流的障碍物检测方法，以及利用光流信息估算相对深度。此外，还进行了仿真和真实环境的实验验证。关键词涉及路径跟踪、模糊控制和光流法。" 详细说明： 1. **图像预处理**：论文介绍了基础的图像预处理技术，包括图像灰度化、滤波、直方图均衡化，以提高算法在不同光照条件下的鲁棒性，为后续的道路识别和光流计算提供高质量图像。 2. **路径检测与跟踪**：路径跟踪是研究的核心之一。通过添加速度模糊控制器到原有的角度控制器，机器人可根据路径曲率和航向偏差调整速度，以适应直线和弯曲路径。起始点和预瞄点的概念被用来更精确地表示路径，其中起始点通过阈值和边界分割方法确定，预瞄点则采用链码原理的边界跟踪法。 3. **障碍物检测**：提出了基于稀疏光流的障碍物检测方法，因稀疏光流在保持精度的同时具备更快的计算速度。通过比较障碍物与背景的光流场差异，判断障碍物位置。使用金字塔Lucas-Kanade方法获取角点光流，通过改进的平衡策略估计可能的障碍物位置，尤其在静态场景中能检测到不完全遮挡摄像头视野的障碍物。 4. **三维信息估计**：从光流信息中，可以推算出延伸焦点和碰撞时间，进而粗略估计相对深度，这在辅助障碍物检测中起到关键作用。 5. **实验验证**：设计了仿真和真实环境的实验平台，验证了所提算法在实际应用中的有效性和可行性，展示了机器人控制和运动效果。 这份研究深入探讨了类车机器人在复杂环境下的自主导航技术，尤其是在视觉感知和决策制定方面的创新，为未来机器人导航系统的设计提供了新的思路和方法。